Na economia da informação, os dados são uma moeda próspera. Todas as empresas estão buscando coletar o enorme influxo de matéria-prima que forma seus processos de coleta e análise de informações. No entanto, números e fatos descontextualizados estão por toda parte, com pouca rima ou razão. É aí que entra a mineração de dados.

A mineração de dados é um conjunto de processos que permite que as empresas analisem grandes bancos de dados como um meio de gerar insights de dados acionáveis. Embora as tarefas básicas de mineração de dados possam variar entre diferentes departamentos, o campo inteiro é útil para muitos setores de negócios. Essa tecnologia em expansão também teve um grande crescimento fora das empresas que a implementam para seus usos, com consultores oferecendo-a como um serviço.

Como uma extensão natural das demandas da era da informação, seu desenvolvimento como ferramenta se expandiu nos últimos anos. Ele se proliferou fora dos negócios, abrindo campos como a mineração de dados científicos para fins de pesquisa. Vamos dar uma olhada no que ela oferece.

Mineração de dados para análise de negócios

Os processos de mineração de dados podem ser muito úteis para uma série de atividades comerciais diferentes. No entanto, é preciso entender primeiro que a mineração de dados, como um conceito, tem várias técnicas dentro dele. Aqui estão algumas das principais categorias e como as empresas as implementam.

• Classificação: Como o nome sugere, esse é o processo de pegar dados e dar a eles categorias distintas para uso posterior. Por exemplo, um varejista de moda pode classificar seus produtos em camisas, camisetas, roupas íntimas etc. Isso os ajuda a saber mais sobre cada comprador.

• Agrupamento: O agrupamento é semelhante à técnica anterior, mas as categorias são mais gerais. As lojas de varejo poderiam agrupar seus dados em roupas masculinas e femininas, por exemplo. Isso é seguido pela análise de fator e de agrupamento.

• Regras da associaçãoPadrões de rastreamento baseados em variáveis vinculadas. No caso dos supermercados, seria como se alguém comprasse dois itens alimentícios que combinam, por exemplo, macarrão com queijo. A loja saberá o que fazer com esses itens, colocá-los mais próximos, colocá-los em promoção juntos etc.

• Análise de regressãoAnálise de dados: ajuda na análise estatística e nas práticas de mineração de dados, identificando variáveis que ocorrem em conjunto. Ela ajuda a identificar probabilidades, determinando as relações entre duas variáveis. Exemplo: se houver um aumento na demanda pelo bem A, haverá um aumento na demanda pelo bem B.

• Detecção de anomalias ou outliers: Este analisa o conjunto de dados estranho entre os normais. Não basta identificar uma tendência, mas também é preciso investigar a média da maioria das tendências. Ele estuda as exceções e entende o que as causou. Por exemplo, há um aumento maciço de homens comprando doces que normalmente são comprados por mulheres. Pode-se inferir erroneamente que isso foi resultado de uma tendência permanente de mudança ou pode-se reconhecer que estamos em fevereiro e o Dia dos Namorados está chegando.

Mineração de dados vs. análise de dados

Embora a mineração de dados seja usada na análise de dados, esses termos não são intercambiáveis. A mineração de dados é uma etapa anterior a essa. Trata-se de usar uma estrutura para tornar os dados utilizáveis. É o processo de pegar grandes quantidades de pontos brutos de dados e dar-lhes uma estrutura. A análise de dados tem regras e padrões que ela segue, enquanto a mineração não tem (inicialmente) essas regras ou padrões pré-existentes.

Veja, por exemplo, a mineração de dados de redes sociais versus a análise de dados de mídia social. No primeiro caso, a coleta de dados ocorre em massa. Os dados geralmente são armazenados ou recuperados de operações avançadas de armazenamento de dados.

Business Intelligence e análise preditiva

Embora a análise preditiva da Web esteja na moda atualmente, as empresas podem superar esses esforços com a mineração. Por exemplo, uma empresa poderia criar uma melhor análise de dados de varejo on-line examinando catálogos de informações de compras de várias lojas. Essas informações podem ser categorizadas para criar um conjunto de dados preditivos para fins de segmentação on-line e segmentação de clientes.

O uso da análise de dados preditivos para aquisição de clientes não é novidade. Instituições como a Universidade de Sydney têm utilizado esses dados para uma série de finalidades. Isso tem ajudado nos procedimentos de matrícula e até mesmo na identificação de alunos com grandes chances de fornecer doações para a escola. Por outro lado, uma análise pode usar pesquisas pré-categorizadas do Google ou do Facebook ou análises na página.

Algumas das características da mineração de dados que a diferenciam da análise são

• Grandes quantidades de dados não categorizados.
• As estruturas de dados são tão complexas que não é possível fazer uma análise estatística convencional
• Os dados geralmente são ruidosos e incompletos.
• As análises de mineração de dados são preditivas ou descritivas.

Exemplos de mineração de dados nos negócios

Há muitas aplicações desses processos. As técnicas de mineração e segmentação de dados são empregadas há muito tempo por dezenas de empresas. Estudos descreveram suas aplicações para marketing e varejo em vários segmentos. Da mesma forma, os insights de big data sobre os clientes geralmente dependem de muitos dos métodos listados aqui. Mais notoriamente, empresas como a Cambridge Analytica usaram esses dados para campanhas eleitorais polêmicas.

O marketing de análise de cluster geralmente se baseia nesse tipo de dados e, sem a categorização que a mineração fornece, pode ser muito difícil. Juntos, esses processos formam uma gama de práticas avançadas de segmentação de mercado no lado do consumidor para encontrar mais compradores. Ele pode até mesmo ter habilidades preditivas em termos de análise de dados de aquisição de clientes e encontrar comportamentos desejáveis.

Os procedimentos de mineração também podem ajudar a dar forma a estatísticas não estruturadas a partir da recuperação rápida de pontos de dados. A coleta de dados em tempo real pode colocar muitos números em suas mãos. No entanto, dar sentido a uma parte deles pode refinar o processo à medida que ele acontece.

Da mesma forma, a criação de clusters para os dados que você recebe por meio da mídia social pode ajudá-lo a rastrear mais dados semelhantes, se necessário, ou permitir análises preditivas. Isso pode ser preferível a receber dados aleatórios se você estiver procurando por variáveis, grupos-alvo ou comportamentos específicos.

O teste de business intelligence é outra maneira de usar esses métodos. A mineração de dados é a primeira etapa para testar hipóteses sobre a concorrência e estabelecer "jogos de guerra" para definir as melhores práticas contra a atividade da concorrência ou criar personas de compradores eficazes.

Soluções de coleta de dados

Aqui estão alguns programas para processamento de dados e um breve resumo das áreas em que eles se destacam:

DataMelt é útil para processar números. Ele oferece programas para matemática, estatística, cálculos, análise de dados e visualização. ELKI A estrutura do ELKI, por sua vez, concentra-se mais em algoritmos, oferecendo ótimos sistemas para análise de cluster. O ELKI também é mais fácil de usar por pesquisadores, estudantes e organizações empresariais.

Mineração de dados de laranja Ajuda as organizações a fazer análises simples de dados e a usar gráficos e visualizações de alto nível. Excelente para criar mapas de calor, agrupamento hierárquico e árvores de decisão. GUI do Rattle trabalha com resumos estatísticos e visuais de dados, prepara-os para modelagem e, em seguida, utiliza operações de aprendizado de máquina para apresentar as informações.